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Critical Current Density,Vortex Pinning,and Phase Diagram in the NaCl-Type Superconductors InTe1-xSex(x = 0, 0.1, 0.2) 下载免费PDF全文
Research of vortex properties in type-Ⅱ superconductors is of great importance for potential applications and fundamental physics. Here, we present a comprehensive study of the critical current density Jc, vortex pinning,and phase diagram of Na Cl-type In Te1-x Sex(x = 0, 0.1, 0.2) superconductors synthesized by high-pressure technique. Our studies reveal that the values of Jc calculated by the Bean model exceed 104A/cm2 in the In Te1-x Se 相似文献
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本文以Leslie矩阵为基础,结合生育率和死亡率假设,构建了人口动力系统,以研究我国未来人口结构的变化,并探索我国人口老龄化现象的持续时间和发展轨迹。在一定假设下,本文证明了死亡率不变时我国未来人口年龄结构的遍历性和老龄人口占比的收敛性。对死亡率持续变化的情形,本文用数值模拟的方式加以验证,也得到了老龄人口占比收敛的结论。此外,本文研究指出,虽然人口结构具有收敛性,但是稳定之后的老龄人口占比依然很高,即老龄化的现象将是长期持续的。因此,面对庞大的老年群体,我国政策方案应以老龄经济的长期可持续发展为宗旨,充分落实惠民养老政策,为应对老龄化的持久战夯实基础。 相似文献
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文章结合机器学习中的交叉验证、在线学习和集成学习方法,对基于不同高维协方差估计量的投资策略权重进行动态组合,以获得优于传统投资组合策略的样本外表现.基于这一目标,文章对机器学习中比较前沿的在线加权集成(online weighted ensemble,OWE)算法的样本更新方式、学习模型和目标函数进行了替换和修改,改进后的mixed-OWE算法能够更好地适用于多组合的动态混合策略投资.通过数值模拟,文章将mixed-OWE应用在基于二次效用目标函数的投资问题上,结果表明其样本外表现优于传统静态方法.随后,文章进一步使用A股近10年的数据作为样本对mixed-OWE进行了全局最小方差组合投资,经过一定的参数调整后,mixed-OWE策略实现的组合方差优于其成分组合以及等权重组合. 相似文献
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采用高频股指期货交易数据以构建新型知情交易概率DPIN,随后根据DPIN取值的不同,使用了基于sDTW的最近邻算法尝试对沪深300股指期货市场的不同知情交易状况进行分类和预测.通过调整参数和使用不同的形状描述符来进行优化,所使用的算法能够以较高的准确度对DPIN进行分类预测,这将有助于理解我国股指期货市场的内在信息机制. 相似文献
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钱龙黄嵩倪宣明宋苗苗 《系统科学与数学》2019,(5):703-719
为了更准确地估计知情交易概率水平(PIN),文章主要使用模拟退火算法并结合交易量时间概念对知情交易模型进行参数估计.算法改进后的知情交易模型已可适用于较高频的交易订单数据,从而更好地捕捉微观市场中PIN的变化.参数估计方面,文章主要使用模拟退火算法对EKOP-PIN、EHO-PIN以及DY-PIN进行带约束的最大似然估计,并将结果与无约束优化的间接估计算法进行了比较,基本解决了以往算法存在的局部最优和数值溢出等问题.数值模拟显示,使用模拟退火算法并运用模式搜索法进行末端优化的混合算法在计算PIN时能够进一步提高估计精度.使用沪深300股指期货高频交易数据的实证结果显示,重新估计的EHO-PIN对波动率有着较高的解释和预测能力,可作为一种有效的市场波动率预警指标. 相似文献
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上市公司的内部人或者机构投资者通常拥有比其他投资者更多的信息,诸多实证研究已经证明内部交易者能够利用私有信息在市场中获利.我国自2014年起开始在新三板市场中实施做市商制度,在这一大背景下,主要对内部交易者的交易行为进行了理论预测性研究.在经典的信息模型框架下,通过讨论股票价格的鞅性,建立了一种带有预防对冲策略控制系数的风险厌恶模型.模型表明内部交易者可以充分利用私有信息对做市商的定价进行预测,并且有针对性的选择交易策略以获利. 相似文献
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为了更准确地估计知情交易概率水平(PIN),文章主要使用模拟退火算法并结合交易量时间概念对知情交易模型进行参数估计.算法改进后的知情交易模型已可适用于较高频的交易订单数据,从而更好地捕捉微观市场中PIN的变化.参数估计方面,文章主要使用模拟退火算法对EKOP-PIN、EHO-PIN以及DY-PIN进行带约束的最大似然估计,并将结果与无约束优化的间接估计算法进行了比较,基本解决了以往算法存在的局部最优和数值溢出等问题.数值模拟显示,使用模拟退火算法并运用模式搜索法进行末端优化的混合算法在计算PIN时能够进一步提高估计精度.使用沪深300股指期货高频交易数据的实证结果显示,重新估计的EHO-PIN对波动率有着较高的解释和预测能力,可作为一种有效的市场波动率预警指标. 相似文献
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